EDA
Brandon Keung, Ekow Andoh
2024-11-18
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(ggplot2)
library(naniar)
library(tidyr)
library(GGally)## Registered S3 method overwritten by 'GGally':
## method from
## +.gg ggplot2library(reshape2)##
## Attaching package: 'reshape2'## The following object is masked from 'package:tidyr':
##
## smithsdf <- read.csv("MTA_Daily_Ridership_Data__Beginning_2020.csv", check.names = FALSE)
df## Date Subways: Total Estimated Ridership
## 1 01/01/2021 613692
## 2 01/01/2022 1027918
## 3 01/01/2023 1675507
## 4 01/01/2024 1648734
## 5 01/02/2021 988418
## 6 01/02/2022 1219735
## 7 01/02/2023 1938154
## 8 01/02/2024 3290639
## 9 01/03/2021 653187
## 10 01/03/2022 2168229
## 11 01/03/2023 3175777
## 12 01/03/2024 3555082
## 13 01/04/2021 1557977
## 14 01/04/2022 2289352
## 15 01/04/2023 3413052
## 16 01/04/2024 3560703
## 17 01/05/2021 1597518
## 18 01/05/2022 2267942
## 19 01/05/2023 3428520
## 20 01/05/2024 3263064
## 21 01/06/2021 1613629
## 22 01/06/2022 2391176
## 23 01/06/2023 3229858
## 24 01/06/2024 1942458
## 25 01/07/2021 1611099
## 26 01/07/2022 2121941
## 27 01/07/2023 2116138
## 28 01/07/2024 1472438
## 29 01/08/2021 1619242
## 30 01/08/2022 1486065
## 31 01/08/2023 1610764
## 32 01/08/2024 3303727
## 33 01/09/2021 990412
## 34 01/09/2022 1102472
## 35 01/09/2023 3145743
## 36 01/09/2024 3353192
## 37 01/10/2021 763097
## 38 01/10/2022 2347323
## 39 01/10/2023 3469177
## 40 01/10/2024 3557166
## 41 01/11/2021 1568207
## 42 01/11/2022 2266378
## 43 01/11/2023 3508962
## 44 01/11/2024 3688916
## 45 01/12/2021 1640428
## 46 01/12/2022 2459224
## 47 01/12/2023 3472709
## 48 01/12/2024 3365791
## 49 01/13/2021 1641652
## 50 01/13/2022 2524197
## 51 01/13/2023 3270020
## 52 01/13/2024 2167383
## 53 01/14/2021 1647396
## 54 01/14/2022 2522972
## 55 01/14/2023 2072387
## 56 01/14/2024 1743556
## 57 01/15/2021 1627120
## 58 01/15/2022 1434676
## 59 01/15/2023 1705804
## 60 01/15/2024 2169917
## 61 01/16/2021 991500
## 62 01/16/2022 1165626
## 63 01/16/2023 2172218
## 64 01/16/2024 3235935
## 65 01/17/2021 797654
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## 67 01/17/2023 3451604
## 68 01/17/2024 3616923
## 69 01/18/2021 1276978
## 70 01/18/2022 2541044
## 71 01/18/2023 3603344
## 72 01/18/2024 3655850
## 73 01/19/2021 1635915
## 74 01/19/2022 2642129
## 75 01/19/2023 3492226
## 76 01/19/2024 3176408
## 77 01/20/2021 1575075
## 78 01/20/2022 2545486
## 79 01/20/2023 3375887
## 80 01/20/2024 2024041
## 81 01/21/2021 1652842
## 82 01/21/2022 2565781
## 83 01/21/2023 2137169
## 84 01/21/2024 1576126
## 85 01/22/2021 1672001
## 86 01/22/2022 1583650
## 87 01/22/2023 1593386
## 88 01/22/2024 3305387
## 89 01/23/2021 997551
## 90 01/23/2022 1245716
## 91 01/23/2023 3135214
## 92 01/23/2024 3652488
## 93 01/24/2021 741139
## 94 01/24/2022 2536827
## 95 01/24/2023 3566756
## 96 01/24/2024 3666907
## 97 01/25/2021 1592468
## 98 01/25/2022 2701246
## 99 01/25/2023 3511071
## 100 01/25/2024 3681867
## 101 01/26/2021 1550953
## 102 01/26/2022 2711803
## 103 01/26/2023 3629029
## 104 01/26/2024 3380816
## 105 01/27/2021 1660278
## 106 01/27/2022 2724979
## 107 01/27/2023 3335372
## 108 01/27/2024 2283244
## 109 01/28/2021 1646806
## 110 01/28/2022 2703403
## 111 01/28/2023 2248107
## 112 01/28/2024 1549077
## 113 01/29/2021 1511680
## 114 01/29/2022 999347
## 115 01/29/2023 1637398
## 116 01/29/2024 3297571
## 117 01/30/2021 942615
## 118 01/30/2022 1262477
## 119 01/30/2023 3223530
## 120 01/30/2024 3717520
## 121 01/31/2021 722853
## 122 01/31/2022 2575762
## 123 01/31/2023 3654404
## 124 01/31/2024 3808584
## 125 02/01/2021 583230
## 126 02/01/2022 2635083
## 127 02/01/2023 3682758
## 128 02/01/2024 3814682
## 129 02/02/2021 1005985
## 130 02/02/2022 2940152
## 131 02/02/2023 3699932
## 132 02/02/2024 3457807
## 133 02/03/2021 1702598
## 134 02/03/2022 2914198
## 135 02/03/2023 3189550
## 136 02/03/2024 2324038
## 137 02/04/2021 1785833
## 138 02/04/2022 2725725
## 139 02/04/2023 1742435
## 140 02/04/2024 1742107
## 141 02/05/2021 1741015
## 142 02/05/2022 1792780
## 143 02/05/2023 1625375
## 144 02/05/2024 3481777
## 145 02/06/2021 1148477
## 146 02/06/2022 1323892
## 147 02/06/2023 3372445
## 148 02/06/2024 3857533
## 149 02/07/2021 652521
## 150 02/07/2022 2784230
## 151 02/07/2023 3738539
## 152 02/07/2024 3900992
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## 162 02/10/2022 3112489
## 163 02/10/2023 3539529
## 164 02/10/2024 2385448
## 165 02/11/2021 1714656
## 166 02/11/2022 3015472
## 167 02/11/2023 2333625
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## 170 02/12/2022 2026308
## 171 02/12/2023 1746099
## 172 02/12/2024 3374596
## 173 02/13/2021 1092063
## 174 02/13/2022 1349864
## 175 02/13/2023 3303337
## 176 02/13/2024 2273584
## 177 02/14/2021 858014
## 178 02/14/2022 2907825
## 179 02/14/2023 3812943
## 180 02/14/2024 3963628
## 181 02/15/2021 1218593
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## 183 02/15/2023 3762817
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## 185 02/16/2021 1627528
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## 187 02/16/2023 3683782
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## 189 02/17/2021 1733160
## 190 02/17/2022 3109956
## 191 02/17/2023 3253165
## 192 02/17/2024 2178047
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## 194 02/18/2022 2953785
## 195 02/18/2023 2271106
## 196 02/18/2024 1850840
## 197 02/19/2021 1566021
## 198 02/19/2022 1792136
## 199 02/19/2023 1824136
## 200 02/19/2024 2244741
## 201 02/20/2021 1110589
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## 203 02/20/2023 2238557
## 204 02/20/2024 3490990
## 205 02/21/2021 836095
## 206 02/21/2022 1942267
## 207 02/21/2023 3325542
## 208 02/21/2024 3591484
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## 210 02/22/2022 2669508
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## 213 02/23/2021 1730198
## 214 02/23/2022 2894245
## 215 02/23/2023 3498367
## 216 02/23/2024 3219121
## 217 02/24/2021 1806306
## 218 02/24/2022 2858146
## 219 02/24/2023 3246699
## 220 02/24/2024 2308808
## 221 02/25/2021 1798165
## 222 02/25/2022 2575630
## 223 02/25/2023 2043635
## 224 02/25/2024 1740477
## 225 02/26/2021 1822812
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## 227 02/26/2023 1625191
## 228 02/26/2024 3439079
## 229 02/27/2021 1072932
## 230 02/27/2022 1403227
## 231 02/27/2023 3337916
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## 233 02/28/2021 810071
## 234 02/28/2022 2915786
## 235 02/28/2023 3412079
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## 237 02/29/2024 3905888
## 238 03/01/2020 2212965
## 239 03/01/2021 1696274
## 240 03/01/2022 3138181
## 241 03/01/2023 3780713
## 242 03/01/2024 3573658
## 243 03/02/2020 5329915
## 244 03/02/2021 1749511
## 245 03/02/2022 3208166
## 246 03/02/2023 3765925
## 247 03/02/2024 2094029
## 248 03/03/2020 5481103
## 249 03/03/2021 1846431
## 250 03/03/2022 3207495
## 251 03/03/2023 3481830
## 252 03/03/2024 1961510
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## 254 03/04/2021 1808744
## 255 03/04/2022 3077537
## 256 03/04/2023 2173217
## 257 03/04/2024 3539671
## 258 03/05/2020 5496453
## 259 03/05/2021 1825915
## 260 03/05/2022 1955535
## 261 03/05/2023 1772121
## 262 03/05/2024 3819514
## 263 03/06/2020 5189447
## 264 03/06/2021 1167884
## 265 03/06/2022 1444501
## 266 03/06/2023 3427019
## 267 03/06/2024 3865589
## 268 03/07/2020 2814637
## 269 03/07/2021 894119
## 270 03/07/2022 2980920
## 271 03/07/2023 3773780
## 272 03/07/2024 3893731
## 273 03/08/2020 2120656
## 274 03/08/2021 1719586
## 275 03/08/2022 3244473
## 276 03/08/2023 3842861
## 277 03/08/2024 3685219
## 278 03/09/2020 4973513
## 279 03/09/2021 1834068
## 280 03/09/2022 3113559
## 281 03/09/2023 3827656
## 282 03/09/2024 2128635
## 283 03/10/2020 4867818
## 284 03/10/2021 1849077
## 285 03/10/2022 3339363
## 286 03/10/2023 3502339
## 287 03/10/2024 1803578
## 288 03/11/2020 4697122
## 289 03/11/2021 1881902
## 290 03/11/2022 3195956
## 291 03/11/2023 2230530
## 292 03/11/2024 3497588
## 293 03/12/2020 4149505
## 294 03/12/2021 1914465
## 295 03/12/2022 1663893
## 296 03/12/2023 1773585
## 297 03/12/2024 3988438
## 298 03/13/2020 3484996
## 299 03/13/2021 1257372
## 300 03/13/2022 1479406
## 301 03/13/2023 3352388
## 302 03/13/2024 4024943
## 303 03/14/2020 1670665
## 304 03/14/2021 923968
## 305 03/14/2022 3008800
## 306 03/14/2023 3577250
## 307 03/14/2024 4049186
## 308 03/15/2020 1157711
## 309 03/15/2021 1730024
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## 1546 11/18/2021 3412249
## 1547 11/18/2022 3539202
## 1548 11/18/2023 2477547
## 1549 11/19/2020 1757535
## 1550 11/19/2021 3316999
## 1551 11/19/2022 2323449
## 1552 11/19/2023 1943926
## 1553 11/20/2020 1800423
## 1554 11/20/2021 2135731
## 1555 11/20/2022 1721187
## 1556 11/20/2023 3647283
## 1557 11/21/2020 1157957
## 1558 11/21/2021 1674206
## 1559 11/21/2022 3363626
## 1560 11/21/2023 3774952
## 1561 11/22/2020 817963
## 1562 11/22/2021 3130363
## 1563 11/22/2022 3548882
## 1564 11/22/2023 3378351
## 1565 11/23/2020 1646525
## 1566 11/23/2021 3286591
## 1567 11/23/2022 3263998
## 1568 11/23/2023 1628385
## 1569 11/24/2020 1735702
## 1570 11/24/2021 3085289
## 1571 11/24/2022 1382266
## 1572 11/24/2023 2457591
## 1573 11/25/2020 1688227
## 1574 11/25/2021 1357198
## 1575 11/25/2022 2058658
## 1576 11/25/2023 2123590
## 1577 11/26/2020 652276
## 1578 11/26/2021 2089772
## 1579 11/26/2022 1999608
## 1580 11/26/2023 1686490
## 1581 11/27/2020 1263473
## 1582 11/27/2021 1880422
## 1583 11/27/2022 1476228
## 1584 11/27/2023 3523494
## 1585 11/28/2020 1032823
## 1586 11/28/2021 1465745
## 1587 11/28/2022 3265971
## 1588 11/28/2023 3916476
## 1589 11/29/2020 826974
## 1590 11/29/2021 2996015
## 1591 11/29/2022 3596894
## 1592 11/29/2023 4032882
## 1593 11/30/2020 1459131
## 1594 11/30/2021 3207209
## 1595 11/30/2022 3568413
## 1596 11/30/2023 4072271
## 1597 12/01/2020 1706348
## 1598 12/01/2021 3326469
## 1599 12/01/2022 3770495
## 1600 12/01/2023 3723171
## 1601 12/02/2020 1699968
## 1602 12/02/2021 3358843
## 1603 12/02/2022 3600504
## 1604 12/02/2023 2748170
## 1605 12/03/2020 1736045
## 1606 12/03/2021 3374097
## 1607 12/03/2022 2291687
## 1608 12/03/2023 1827959
## 1609 12/04/2020 1701628
## 1610 12/04/2021 2318147
## 1611 12/04/2022 1990479
## 1612 12/04/2023 3709458
## 1613 12/05/2020 1000240
## 1614 12/05/2021 1737352
## 1615 12/05/2022 3481640
## 1616 12/05/2023 3991835
## 1617 12/06/2020 878393
## 1618 12/06/2021 3135869
## 1619 12/06/2022 3753299
## 1620 12/06/2023 4116059
## 1621 12/07/2020 1656627
## 1622 12/07/2021 3367790
## 1623 12/07/2022 3835333
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## 1625 12/08/2020 1540893
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## 1628 12/08/2023 3863961
## 1629 12/09/2020 1701926
## 1630 12/09/2021 3433600
## 1631 12/09/2022 3710928
## 1632 12/09/2023 2922085
## 1633 12/10/2020 1761336
## 1634 12/10/2021 3417451
## 1635 12/10/2022 2663493
## 1636 12/10/2023 1838048
## 1637 12/11/2020 1786290
## 1638 12/11/2021 2266265
## 1639 12/11/2022 1865579
## 1640 12/11/2023 3642743
## 1641 12/12/2020 1091352
## 1642 12/12/2021 1829872
## 1643 12/12/2022 3466978
## 1644 12/12/2023 4051574
## 1645 12/13/2020 911439
## 1646 12/13/2021 3120850
## 1647 12/13/2022 3763568
## 1648 12/13/2023 4067457
## 1649 12/14/2020 1584089
## 1650 12/14/2021 3274170
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## 1652 12/14/2023 4122091
## 1653 12/15/2020 1783388
## 1654 12/15/2021 3242168
## 1655 12/15/2022 3726154
## 1656 12/15/2023 3845234
## 1657 12/16/2020 1569079
## 1658 12/16/2021 3219799
## 1659 12/16/2022 3270016
## 1660 12/16/2023 2866544
## 1661 12/17/2020 1079818
## 1662 12/17/2021 3112088
## 1663 12/17/2022 2577771
## 1664 12/17/2023 1954707
## 1665 12/18/2020 1735664
## 1666 12/18/2021 1880969
## 1667 12/18/2022 1967199
## 1668 12/18/2023 3314782
## 1669 12/19/2020 1112827
## 1670 12/19/2021 1579809
## 1671 12/19/2022 3381411
## 1672 12/19/2023 3912934
## 1673 12/20/2020 821265
## 1674 12/20/2021 2716451
## 1675 12/20/2022 3586084
## 1676 12/20/2023 3838407
## 1677 12/21/2020 1716035
## 1678 12/21/2021 2697325
## 1679 12/21/2022 3563236
## 1680 12/21/2023 3675448
## 1681 12/22/2020 1760948
## 1682 12/22/2021 2634565
## 1683 12/22/2022 3187083
## 1684 12/22/2023 3372318
## 1685 12/23/2020 1772537
## 1686 12/23/2021 2486489
## 1687 12/23/2022 2738016
## 1688 12/23/2023 2244175
## 1689 12/24/2020 1312480
## 1690 12/24/2021 1575449
## 1691 12/24/2022 1411469
## 1692 12/24/2023 1657096
## 1693 12/25/2020 485208
## 1694 12/25/2021 810937
## 1695 12/25/2022 1008452
## 1696 12/25/2023 1273729
## 1697 12/26/2020 879170
## 1698 12/26/2021 1284738
## 1699 12/26/2022 1812842
## 1700 12/26/2023 2668642
## 1701 12/27/2020 760350
## 1702 12/27/2021 2007649
## 1703 12/27/2022 2729514
## 1704 12/27/2023 2912007
## 1705 12/28/2020 1510168
## 1706 12/28/2021 2168419
## 1707 12/28/2022 2947028
## 1708 12/28/2023 3064841
## 1709 12/29/2020 1555198
## 1710 12/29/2021 2167077
## 1711 12/29/2022 3039432
## 1712 12/29/2023 3198885
## 1713 12/30/2020 1582486
## 1714 12/30/2021 2198415
## 1715 12/30/2022 3063480
## 1716 12/30/2023 2440211
## 1717 12/31/2020 1274984
## 1718 12/31/2021 1627589
## 1719 12/31/2022 1927101
## 1720 12/31/2023 1934651
## Subways: % of Comparable Pre-Pandemic Day Buses: Total Estimated Ridership
## 1 0.29 378288
## 2 0.38 350845
## 3 0.80 475226
## 4 0.79 455965
## 5 0.37 608686
## 6 0.58 475096
## 7 0.93 739507
## 8 0.64 1091104
## 9 0.31 413820
## 10 0.42 1000002
## 11 0.62 1268913
## 12 0.69 1212761
## 13 0.30 964597
## 14 0.45 1082360
## 15 0.66 1391449
## 16 0.69 1242971
## 17 0.31 990479
## 18 0.44 1078511
## 19 0.67 1378698
## 20 0.63 1185046
## 21 0.31 996123
## 22 0.46 1146904
## 23 0.63 1319595
## 24 0.72 684686
## 25 0.31 989097
## 26 0.41 880997
## 27 0.78 806981
## 28 0.70 502518
## 29 0.31 982175
## 30 0.55 631341
## 31 0.77 628612
## 32 0.64 1226783
## 33 0.37 643475
## 34 0.53 475438
## 35 0.61 1353638
## 36 0.65 1135694
## 37 0.36 501437
## 38 0.46 1147341
## 39 0.67 1412543
## 40 0.69 1248493
## 41 0.30 966517
## 42 0.44 1040581
## 43 0.68 1421914
## 44 0.72 1293940
## 45 0.32 997279
## 46 0.48 1179931
## 47 0.68 1364715
## 48 0.65 1228696
## 49 0.32 996646
## 50 0.49 1218552
## 51 0.64 1345748
## 52 0.80 755670
## 53 0.32 1017757
## 54 0.49 1186647
## 55 0.77 785952
## 56 0.83 588809
## 57 0.32 981817
## 58 0.53 573037
## 59 0.82 621041
## 60 1.04 783032
## 61 0.37 645625
## 62 0.56 456257
## 63 1.04 884152
## 64 0.63 1078860
## 65 0.38 504031
## 66 0.77 694066
## 67 0.67 1399573
## 68 0.70 1193111
## 69 0.61 766926
## 70 0.49 1222195
## 71 0.70 1449590
## 72 0.71 1235693
## 73 0.32 1013616
## 74 0.51 1286788
## 75 0.68 1327804
## 76 0.62 1109408
## 77 0.31 921371
## 78 0.49 1181953
## 79 0.66 1383181
## 80 0.75 677335
## 81 0.32 1007042
## 82 0.50 1151816
## 83 0.79 823236
## 84 0.75 548497
## 85 0.33 1018584
## 86 0.58 655490
## 87 0.76 611151
## 88 0.64 1210644
## 89 0.37 619673
## 90 0.60 529115
## 91 0.61 1281037
## 92 0.71 1264199
## 93 0.35 458203
## 94 0.49 1244112
## 95 0.69 1410676
## 96 0.71 1247798
## 97 0.31 978987
## 98 0.53 1308979
## 99 0.68 1342717
## 100 0.72 1256481
## 101 0.30 911579
## 102 0.53 1266798
## 103 0.71 1408545
## 104 0.66 1193175
## 105 0.32 1004792
## 106 0.53 1275573
## 107 0.65 1341589
## 108 0.84 801262
## 109 0.32 950205
## 110 0.53 1208092
## 111 0.83 861680
## 112 0.74 535857
## 113 0.29 812264
## 114 0.37 271959
## 115 0.78 647923
## 116 0.64 1211703
## 117 0.35 566837
## 118 0.60 460299
## 119 0.63 1371537
## 120 0.72 1284597
## 121 0.35 427945
## 122 0.50 1139164
## 123 0.71 1365926
## 124 0.74 1325692
## 125 0.11 337228
## 126 0.49 1127084
## 127 0.68 1460146
## 128 0.70 1337508
## 129 0.19 543073
## 130 0.54 1314898
## 131 0.68 1478477
## 132 0.64 1239617
## 133 0.31 949695
## 134 0.54 1304726
## 135 0.59 1246821
## 136 0.81 808103
## 137 0.33 1033791
## 138 0.50 1176367
## 139 0.61 598818
## 140 0.79 626299
## 141 0.32 1001775
## 142 0.63 726750
## 143 0.74 650623
## 144 0.64 1297578
## 145 0.40 715717
## 146 0.60 558211
## 147 0.62 1431232
## 148 0.71 1346868
## 149 0.30 367095
## 150 0.51 1297024
## 151 0.69 1491417
## 152 0.72 1341486
## 153 0.30 964007
## 154 0.56 1387432
## 155 0.70 1513135
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## 158 0.57 1421706
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## 160 0.65 1268268
## 161 0.32 1052021
## 162 0.57 1423775
## 163 0.65 1422781
## 164 0.83 795892
## 165 0.32 1005348
## 166 0.56 1348189
## 167 0.81 865782
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## 170 0.71 820629
## 171 0.80 659496
## 172 0.62 1254403
## 173 0.38 656637
## 174 0.62 510307
## 175 0.61 1381524
## 176 0.42 724893
## 177 0.39 479319
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## 1415 0.73 916539
## 1416 0.81 678536
## 1417 0.73 1528809
## 1418 0.32 1123540
## 1419 0.62 847596
## 1420 0.71 668183
## 1421 0.64 1375311
## 1422 0.74 1537563
## 1423 0.36 775122
## 1424 0.65 659283
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## 1435 0.66 1539557
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## 1437 0.85 960099
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## 1439 0.57 1503535
## 1440 0.68 1543031
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## 1486 0.92 614666
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## 1488 0.33 1120729
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## 1490 0.84 648085
## 1491 0.65 1349481
## 1492 0.73 1489759
## 1493 0.39 752851
## 1494 0.75 614513
## 1495 0.61 1478731
## 1496 0.65 1270763
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## 1498 0.37 587220
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## 1530 0.60 1441705
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## 1548 0.78 831053
## 1549 0.31 1056928
## 1550 0.59 1429787
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## 1564 0.60 1160847
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## 1566 0.58 1424890
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## 1568 0.65 471662
## 1569 0.31 1068789
## 1570 0.55 1343391
## 1571 0.55 515903
## 1572 0.97 807221
## 1573 0.30 1037242
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## 1586 0.58 592081
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## 1588 0.69 1279327
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## 1604 0.83 826725
## 1605 0.33 1070197
## 1606 0.63 1419078
## 1607 0.69 760109
## 1608 0.72 553618
## 1609 0.32 1024641
## 1610 0.70 864764
## 1611 0.78 681713
## 1612 0.69 1312507
## 1613 0.30 617332
## 1614 0.68 665129
## 1615 0.65 1429308
## 1616 0.75 1346216
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## 1619 0.70 1414979
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## 1621 0.31 1032813
## 1622 0.63 1453136
## 1623 0.72 1442871
## 1624 0.77 1314833
## 1625 0.29 1034410
## 1626 0.63 1430106
## 1627 0.74 1480877
## 1628 0.72 1261796
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## 1635 0.80 869320
## 1636 0.72 539117
## 1637 0.33 1064457
## 1638 0.68 786137
## 1639 0.73 618870
## 1640 0.68 1213923
## 1641 0.33 703892
## 1642 0.72 627007
## 1643 0.65 1384864
## 1644 0.76 1309303
## 1645 0.36 582389
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## 1647 0.70 1437228
## 1648 0.76 1314167
## 1649 0.30 955525
## 1650 0.61 1378221
## 1651 0.71 1435020
## 1652 0.77 1296909
## 1653 0.33 1088287
## 1654 0.61 1436154
## 1655 0.70 1363160
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## 1657 0.29 853797
## 1658 0.60 1438193
## 1659 0.61 1221634
## 1660 0.86 814457
## 1661 0.20 523854
## 1662 0.58 1375383
## 1663 0.78 884283
## 1664 0.77 569005
## 1665 0.33 943587
## 1666 0.57 786073
## 1667 0.77 668994
## 1668 0.62 1082334
## 1669 0.34 670787
## 1670 0.62 636393
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## 1673 0.32 516593
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## 1683 0.60 1269330
## 1684 0.63 1110555
## 1685 0.33 1048565
## 1686 0.47 1166953
## 1687 0.51 1057686
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## 1689 0.25 822916
## 1690 0.62 746809
## 1691 0.43 497129
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## 1700 0.50 906670
## 1701 0.30 474033
## 1702 0.38 890096
## 1703 0.51 1027687
## 1704 0.55 955890
## 1705 0.28 922336
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## 1707 0.55 1088279
## 1708 0.57 969231
## 1709 0.29 930711
## 1710 0.41 921562
## 1711 0.57 1099513
## 1712 0.60 1007697
## 1713 0.30 948194
## 1714 0.41 928012
## 1715 0.57 1087122
## 1716 0.74 720564
## 1717 0.24 792993
## 1718 0.64 699749
## 1719 0.58 651474
## 1720 0.76 548344
## Buses: % of Comparable Pre-Pandemic Day LIRR: Total Estimated Ridership
## 1 0.41 28977
## 2 0.29 33980
## 3 0.52 67722
## 4 0.50 82811
## 5 0.51 28879
## 6 0.52 49155
## 7 0.81 76247
## 8 0.53 209680
## 9 0.45 20819
## 10 0.49 102961
## 11 0.62 179109
## 12 0.59 217373
## 13 0.47 71078
## 14 0.53 104247
## 15 0.68 182834
## 16 0.61 212217
## 17 0.48 70424
## 18 0.53 98251
## 19 0.67 175278
## 20 0.58 199441
## 21 0.49 70289
## 22 0.56 103562
## 23 0.64 161259
## 24 0.57 92741
## 25 0.48 69695
## 26 0.43 90207
## 27 0.67 87215
## 28 0.55 72971
## 29 0.48 68649
## 30 0.53 51707
## 31 0.68 68647
## 32 0.60 208960
## 33 0.54 26962
## 34 0.52 43383
## 35 0.66 173594
## 36 0.55 213699
## 37 0.55 23751
## 38 0.56 116463
## 39 0.69 196817
## 40 0.61 217461
## 41 0.47 72285
## 42 0.51 104378
## 43 0.69 188904
## 44 0.63 229117
## 45 0.49 71403
## 46 0.58 111022
## 47 0.67 188850
## 48 0.60 207670
## 49 0.49 70591
## 50 0.60 112519
## 51 0.66 167475
## 52 0.63 101558
## 53 0.50 70937
## 54 0.58 109199
## 55 0.66 84718
## 56 0.64 85521
## 57 0.48 70180
## 58 0.48 53410
## 59 0.68 72479
## 60 0.85 91887
## 61 0.54 27116
## 62 0.50 43578
## 63 0.96 82416
## 64 0.53 205716
## 65 0.55 24223
## 66 0.76 98738
## 67 0.68 193345
## 68 0.58 217173
## 69 0.84 68674
## 70 0.60 125615
## 71 0.71 198264
## 72 0.60 217911
## 73 0.50 72565
## 74 0.63 121249
## 75 0.65 179752
## 76 0.54 191999
## 77 0.45 67925
## 78 0.58 112595
## 79 0.68 173943
## 80 0.57 96128
## 81 0.49 71225
## 82 0.56 113474
## 83 0.69 88435
## 84 0.60 78041
## 85 0.50 71317
## 86 0.55 59412
## 87 0.67 64883
## 88 0.59 209302
## 89 0.52 27942
## 90 0.58 48672
## 91 0.63 172927
## 92 0.62 233311
## 93 0.50 23974
## 94 0.61 127750
## 95 0.69 196319
## 96 0.61 223928
## 97 0.48 73131
## 98 0.64 124499
## 99 0.66 188247
## 100 0.61 223766
## 101 0.45 68237
## 102 0.62 118625
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## LIRR: % of Comparable Pre-Pandemic Day
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## 1699 0.82
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## 1710 0.34
## 1711 0.60
## 1712 0.75
## 1713 0.25
## 1714 0.35
## 1715 0.61
## 1716 0.95
## 1717 0.24
## 1718 0.91
## 1719 0.64
## 1720 0.94
## Metro-North: Total Estimated Ridership
## 1 14988
## 2 30341
## 3 66309
## 4 73957
## 5 23139
## 6 42587
## 7 72403
## 8 184978
## 9 15546
## 10 83990
## 11 167136
## 12 194441
## 13 35679
## 14 81978
## 15 170847
## 16 190588
## 17 35805
## 18 77579
## 19 166642
## 20 173362
## 21 35857
## 22 82567
## 23 142524
## 24 82890
## 25 36344
## 26 73067
## 27 85244
## 28 57280
## 29 39102
## 30 46428
## 31 64893
## 32 184150
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## 34 35309
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## 37 18076
## 38 90220
## 39 179530
## 40 191221
## 41 36015
## 42 81438
## 43 174349
## 44 199799
## 45 36563
## 46 86050
## 47 168701
## 48 182896
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## 50 87672
## 51 147885
## 52 97439
## 53 37403
## 54 88634
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## 61 22548
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## 66 44075
## 67 183674
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## 70 100364
## 71 182209
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## 74 96281
## 75 170122
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## 80 82817
## 81 37003
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## 83 84763
## 84 66955
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## 89 22216
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## 91 155439
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## 93 17881
## 94 100520
## 95 182127
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## 100 199560
## 101 34574
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## 103 173696
## 104 184511
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## 109 37015
## 110 96409
## 111 89845
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## 113 37760
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## 120 207896
## 121 17531
## 122 109718
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## 129 22258
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## 131 169864
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## 140 77083
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## 152 202871
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## 160 185475
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## 191 150151
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## 193 31747
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## 197 38307
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## 199 75064
## 200 85973
## 201 25729
## 202 54863
## 203 79984
## 204 207099
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## 275 138811
## 276 186940
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## 279 40944
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## 378 18152
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## Metro-North: % of Comparable Pre-Pandemic Day
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## Access-A-Ride: Total Scheduled Trips
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## Access-A-Ride: % of Comparable Pre-Pandemic Day
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## 1718 0.64
## 1719 0.82
## 1720 1.12
## Bridges and Tunnels: Total Traffic
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## Bridges and Tunnels: % of Comparable Pre-Pandemic Day
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## 1719 0.78
## 1720 0.84
## Staten Island Railway: Total Estimated Ridership
## 1 805
## 2 1262
## 3 1771
## 4 2018
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## 6 1571
## 7 2671
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## Staten Island Railway: % of Comparable Pre-Pandemic Day
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## 1628 0.41
## 1629 0.21
## 1630 0.46
## 1631 0.41
## 1632 0.64
## 1633 0.21
## 1634 0.41
## 1635 0.38
## 1636 0.49
## 1637 0.21
## 1638 0.46
## 1639 0.32
## 1640 0.45
## 1641 0.00
## 1642 0.54
## 1643 0.44
## 1644 0.49
## 1645 0.02
## 1646 0.43
## 1647 0.49
## 1648 0.50
## 1649 0.19
## 1650 0.46
## 1651 0.47
## 1652 0.48
## 1653 0.21
## 1654 0.44
## 1655 0.45
## 1656 0.42
## 1657 0.19
## 1658 0.45
## 1659 0.37
## 1660 0.62
## 1661 0.10
## 1662 0.41
## 1663 0.42
## 1664 0.53
## 1665 0.20
## 1666 0.40
## 1667 0.44
## 1668 0.34
## 1669 0.01
## 1670 0.50
## 1671 0.42
## 1672 0.48
## 1673 0.22
## 1674 0.38
## 1675 0.45
## 1676 0.47
## 1677 0.21
## 1678 0.37
## 1679 0.45
## 1680 0.44
## 1681 0.21
## 1682 0.36
## 1683 0.37
## 1684 0.38
## 1685 0.21
## 1686 0.32
## 1687 0.29
## 1688 0.54
## 1689 0.14
## 1690 0.67
## 1691 0.26
## 1692 0.56
## 1693 0.19
## 1694 0.20
## 1695 0.30
## 1696 0.49
## 1697 0.20
## 1698 0.51
## 1699 0.65
## 1700 0.33
## 1701 0.27
## 1702 0.26
## 1703 0.34
## 1704 0.34
## 1705 0.19
## 1706 0.28
## 1707 0.35
## 1708 0.35
## 1709 0.20
## 1710 0.26
## 1711 0.36
## 1712 0.37
## 1713 0.19
## 1714 0.25
## 1715 0.34
## 1716 0.56
## 1717 0.14
## 1718 0.67
## 1719 0.37
## 1720 0.60colSums(is.na(df))## Date
## 0
## Subways: Total Estimated Ridership
## 0
## Subways: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## Buses: Total Estimated Ridership
## 0
## Buses: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## LIRR: Total Estimated Ridership
## 0
## LIRR: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## Metro-North: Total Estimated Ridership
## 0
## Metro-North: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## Access-A-Ride: Total Scheduled Trips
## 0
## Access-A-Ride: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## Bridges and Tunnels: Total Traffic
## 0
## Bridges and Tunnels: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0
## Staten Island Railway: Total Estimated Ridership
## 0
## Staten Island Railway: % of Comparable Pre-Pandemic Day
## 0bar_plot <- gg_miss_var(df, show_pct = TRUE) +
ggtitle("Count of Missing Values by Variable") +
theme_minimal()
bar_plot
data_long <- df |>
pivot_longer(cols = c(`Subways: Total Estimated Ridership`,
`Buses: Total Estimated Ridership`,
`LIRR: Total Estimated Ridership`,
`Metro-North: Total Estimated Ridership`),
names_to = "Mode", values_to = "Ridership") |>
filter(grepl("Total Estimated Ridership", Mode))
ggplot(data_long, aes(x = as.Date(Date, format = "%m/%d/%Y"), y = Ridership, color = Mode)) +
geom_line() +
labs(title = "Ridership Trends Over Time", x = "Date", y = "Ridership", color = "Transport Mode")
df$PandemicPeriod <- ifelse(
as.Date(df$Date, format = "%m/%d/%Y") < as.Date("2021-01-01"),
"Pandemic",
"Post-Pandemic"
)
data_percentages <- df |>
pivot_longer(
cols = ends_with("% of Comparable Pre-Pandemic Day"),
names_to = "Mode",
values_to = "Percentage"
)
ggplot(data_percentages, aes(x = Mode, y = Percentage, fill = PandemicPeriod)) +
geom_boxplot() +
coord_flip() +
labs(
title = "Comparison of Ridership to Pre-Pandemic Levels",
x = "Transport Mode",
y = "% Compareable Pre-Pandemic"
)
df$Date <- as.Date(df$Date, format = "%m/%d/%Y")
df$Month <- format(df$Date, "%Y-%m")
# Summarize the data by Month, summing the ridership columns
monthly_ridership <- df |>
group_by(Month) |>
summarise(
TotalRidership = sum(`Subways: Total Estimated Ridership`,
`Buses: Total Estimated Ridership`,
`LIRR: Total Estimated Ridership`,
`Metro-North: Total Estimated Ridership`,
na.rm = TRUE)
)
# Convert Month to a Date object, assuming it's the first day of the month
monthly_ridership$Month <- as.Date(paste0(monthly_ridership$Month, "-01"))
# Plotting the monthly ridership trends
ggplot(monthly_ridership, aes(x = Month, y = TotalRidership)) +
geom_line() +
labs(title = "Monthly Ridership Trends", x = "Month", y = "Total Ridership")
# Select the columns you're interested in
ridership_data <- df |>
select(`Subways: Total Estimated Ridership`,
`Buses: Total Estimated Ridership`,
`LIRR: Total Estimated Ridership`,
`Metro-North: Total Estimated Ridership`)
# Use ggpairs to visualize the correlation between different ridership modes
ggpairs(ridership_data, title = "Correlation Between Ridership of Different Modes")
data_recovery <- df |>
pivot_longer(cols = ends_with("% of Comparable Pre-Pandemic Day"),
names_to = "Mode", values_to = "RecoveryPercentage")
ggplot(data_recovery, aes(x = as.Date(Date, format = "%m/%d/%Y"), y = RecoveryPercentage, color = Mode)) +
geom_line() +
labs(title = "Percentage Recovery by Mode Over Time", x = "Date", y = "Percentage of Pre-Pandemic")
# heatmap_data <- df |>
# select(Date, ends_with("% of Comparable Pre-Pandemic Day")) |>
# melt(id.vars = "Date", variable.name = "Mode", value.name = "Percentage")
# ggplot(heatmap_data, aes(x = as.Date(Date, format = "%m/%d/%Y"), y = Mode, fill = Percentage)) +
# geom_tile() +
# scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red") +
# labs(title = "Heatmap of Ridership Recovery Over Time", x = "Date", y = "Mode")ggplot(df, aes(x = as.Date(Date, format = "%m/%d/%Y"), y = `Bridges and Tunnels: Total Traffic`)) +
geom_line(color = "steelblue") +
labs(title = "Bridges and Tunnels Traffic Over Time", x = "Date", y = "Total Traffic")
df$Year <- format(as.Date(df$Date, format = "%m/%d/%Y"), "%Y")
annual_mode_share <- df |>
group_by(Year) |>
summarise(across(ends_with("Total Estimated Ridership"), sum, na.rm = TRUE)) |>
pivot_longer(-Year, names_to = "Mode", values_to = "Ridership")## Warning: There was 1 warning in `summarise()`.
## ℹ In argument: `across(ends_with("Total Estimated Ridership"), sum, na.rm =
## TRUE)`.
## ℹ In group 1: `Year = "2020"`.
## Caused by warning:
## ! The `...` argument of `across()` is deprecated as of dplyr 1.1.0.
## Supply arguments directly to `.fns` through an anonymous function instead.
##
## # Previously
## across(a:b, mean, na.rm = TRUE)
##
## # Now
## across(a:b, \(x) mean(x, na.rm = TRUE))ggplot(annual_mode_share, aes(x = Year, y = Ridership, fill = Mode)) +
geom_bar(stat = "identity", position = "fill") +
labs(title = "Mode Share by Year", x = "Year", y = "Proportion")
ggplot(df, aes(x = `Bridges and Tunnels: Total Traffic`,
y = `Subways: % of Comparable Pre-Pandemic Day`)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm") +
labs(title = "Ridership Recovery vs. Bridges and Tunnels Traffic",
x = "Total Traffic", y = "Subway Recovery Percentage")## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'
dataset <- read.csv("MTA_Daily_Ridership_Data__Beginning_2020.csv")dataset$Date <- as.Date(dataset$Date, "%d/%m/%Y")library(lubridate)##
## Attaching package: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionlibrary(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)monthly_data <- dataset |>
mutate(Month = floor_date(Date, "month")) |>
group_by(Month) |>
summarize(across(c("Subways..Total.Estimated.Ridership",
"Buses..Total.Estimated.Ridership",
"LIRR..Total.Estimated.Ridership",
"Metro.North..Total.Estimated.Ridership",
"Access.A.Ride..Total.Scheduled.Trips",
"Bridges.and.Tunnels..Total.Traffic",
"Staten.Island.Railway..Total.Estimated.Ridership"), sum, na.rm = TRUE)) |>
pivot_longer(cols = -Month, names_to = "Transport_Mode", values_to = "Ridership")
ggplot(monthly_data, aes(x = Month, y = Ridership, color = Transport_Mode)) +
geom_line() +
scale_y_log10() +
labs(title = "Ridership Trends Over Time Across Transportation Modes (Log Scale)",
x = "Month", y = "Ridership (Log Scale)", color = "Transport Mode") +
theme_minimal()## Warning: Removed 7 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
recovery_data <- dataset |>
summarize(across(ends_with("Comparable.Pre.Pandemic.Day"), mean, na.rm = TRUE)) |>
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Transport_Mode", values_to = "Recovery")
# Cleveland dot plot
ggplot(recovery_data, aes(x = Recovery, y = reorder(Transport_Mode, Recovery))) +
geom_point(color = "blue", size = 3) +
labs(title = "Average Recovery to Pre-Pandemic Levels by Mode",
x = "Recovery (%)", y = "Transport Mode") +
theme_minimal()
correlation_matrix <- dataset |>
select(ends_with("Total.Estimated.Ridership"), ends_with("Comparable.Pre.Pandemic.Day")) |>
cor()
# Heatmap
library(ggcorrplot)
ggcorrplot(correlation_matrix,
hc.order = TRUE,
type = "lower",
title = "Correlation Between Ridership and Recovery Percentages",
lab = FALSE, # Remove the numbers in the squares
ggtheme = theme_minimal()) +
theme(
plot.title = element_text(hjust = 0.5), # Center the title
axis.text.x = element_text(size = 7), # Adjust size of x-axis labels
axis.text.y = element_text(size = 7) # Adjust size of y-axis labels
)
dataset$DayType <- ifelse(weekdays(as.Date(dataset$Date, "%d/%m/%Y")) %in% c("Saturday", "Sunday"), "Weekend", "Weekday")
ggplot(dataset, aes(x = DayType, y = `Subways..Total.Estimated.Ridership`, fill = DayType)) +
geom_boxplot() +
labs(title = "Ridership by Day Type (Weekday vs. Weekend)",
x = "Day Type", y = "Subway Total.Estimated.Ridership") +
theme_minimal()
dataset$Season <- case_when(
month(dataset$Date) %in% c(12, 1, 2) ~ "Winter",
month(dataset$Date) %in% c(3, 4, 5) ~ "Spring",
month(dataset$Date) %in% c(6, 7, 8) ~ "Summer",
month(dataset$Date) %in% c(9, 10, 11) ~ "Fall"
)
# Recreate long_data including the Season column
long_data <- dataset |>
pivot_longer(cols = c("Subways..Total.Estimated.Ridership",
"Buses..Total.Estimated.Ridership",
"LIRR..Total.Estimated.Ridership",
"Metro.North..Total.Estimated.Ridership",
"Access.A.Ride..Total.Scheduled.Trips",
"Bridges.and.Tunnels..Total.Traffic",
"Staten.Island.Railway..Total.Estimated.Ridership"),
names_to = "Transport_Mode",
values_to = "Ridership") |>
mutate(Season = case_when(
month(Date) %in% c(12, 1, 2) ~ "Winter",
month(Date) %in% c(3, 4, 5) ~ "Spring",
month(Date) %in% c(6, 7, 8) ~ "Summer",
month(Date) %in% c(9, 10, 11) ~ "Fall"
))
# Plot with density
ggplot(long_data, aes(x = Ridership, fill = Season)) +
geom_density(alpha = 0.6) +
facet_wrap(~ Transport_Mode, scales = "free") +
labs(title = "Seasonal Density of Ridership by Transportation Mode",
x = "Ridership", y = "Density") +
theme_minimal()+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, size = 6))
library(fmsb)
library(stringr)
normalized_data <- dataset |>
mutate(across(where(is.numeric), ~ scale(.) |> as.numeric()))
# Select only ridership columns and reshape data for heatmap
heatmap_data <- normalized_data |>
select("Date","Subways..Total.Estimated.Ridership",
"Buses..Total.Estimated.Ridership",
"LIRR..Total.Estimated.Ridership",
"Metro.North..Total.Estimated.Ridership",
"Access.A.Ride..Total.Scheduled.Trips",
"Bridges.and.Tunnels..Total.Traffic",
"Staten.Island.Railway..Total.Estimated.Ridership") |>
pivot_longer(cols = -Date, names_to = "Transport_Mode", values_to = "Normalized_Ridership")
# Shorten column names for Transport_Mode
heatmap_data$Transport_Mode <- str_replace(heatmap_data$Transport_Mode, "\\..*", "")
ggplot(heatmap_data, aes(x = Date, y = Normalized_Ridership, color = Transport_Mode)) +
geom_line() +
facet_wrap(~ Transport_Mode, scales = "free_y") +
labs(title = "Ridership Trends Over Time by Transportation Mode",
x = "Date", y = "Normalized Ridership") +
theme_minimal() +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))## Warning: Removed 7252 rows containing missing values or values outside the scale range
## (`geom_line()`).
recovery_data <- dataset |>
summarize(across(ends_with("Comparable.Pre.Pandemic.Day"), mean, na.rm = TRUE)) |>
pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Transport_Mode", values_to = "Recovery") |>
mutate(Comparison = ifelse(grepl("Bridges and Tunnels", Transport_Mode), "Bridges", "Other Modes"))
ggplot(recovery_data, aes(x = reorder(Transport_Mode, Recovery), y = Recovery, fill = Comparison)) +
geom_bar(stat = "identity") +
coord_flip() +
labs(title = "Recovery Comparison: Bridges vs. Other Modes",
x = "Transportation Mode", y = "Recovery (%)") +
theme_minimal()